YOLOの案件一覧

衛星画像を扱うシステムの再構築です。
画像解析のAIを実装予定で、開発を担当するのは、
AIのトレーニング、教師データ管理、AI推論条件・結果管理などの
機能の中のいずれかの領域、を開発予定です。
※機密度の高い案件のため詳細な開示は不可です。
　→2023年12月～2024年4月で要件定義・基本設計を実施中です。

【作業概要】
　・担当機能の詳細設計、開発、単体テスト
　・結合試験、総合試験の項目書作成、データ作成（教師データ正解ラベル付与含む）、試験実施
　・エンドユーザー、及びシステム側内のお打合せ参画（コミュニケーション能力を鑑み、参加打合せは選定させて頂きます）
　・PJ管理用の実績報告（工程、機能単位の作業実績）

【作業期間】
　2024/04～ (期間は未定)
→今回のプロジェクトの後続にも別プロジェクトが検討されており、長期参画を希望します。

【作業工程】
　詳細設計、開発、単体テスト、結合試験、総合試験

10月から要件定義が開始し、年内中にも基本設計が始まります。画像解析用AI実装し運用することを前提としており、学習・推論・評価・運用に関わる機能開発を行います。

【作業概要】
　・要件定義の打合せ参画、ドキュメント作成支援
　・担当機能の基本設計、詳細設計、開発、単体テスト
　・結合試験、総合試験の項目書作成、データ作成（教師データ正解ラベル付与含む）、試験実施
　・他メンバーの成果物レビュー
　・エンドユーザー、及びシステム側内のお打合せ参画（コミュニケーション能力を鑑み、参加打合せは選定させて頂きます）
　・PJ管理用の実績報告（工程、機能単位の作業実績）

【作業工程】
　要件定義、基本設計、詳細設計、開発、単体テスト、結合試験、総合試験

アミューズメント業界においてYoloXを使用し、カメラ画像からの物体を検知して分類するモデルの開発業務を行っていただきます。

すでに開発が進んでおり、起こっている問題に対し解決へ向けての提案や実際に手を動かしていただきます。
作業概要：

画像認識において、画像の学習、検証、問題点洗出し、対策対応などの研究支援

概要：
アミューズメント系企業においてOpen CVやYOLOを使用し物体の軌跡や画像のある一面を認識、検出するモデルのブラッシュアップをお任せします。

体制：
3人体制

環境：
ubuntu
CUDA
OpenCV
YOLOX
PyTorch

・OpenCVやYOLOの経験

従来人手にて業務遂行していたものを自動化技術を駆使して
スマート店舗を実現していくことが最終目的。
現状：
既に実証実験が済み全国展開を予定している業態もありますが、
実証実験(PoC)段階のものも多数。
内容：
・実証段階の技術についてはプロトタイプを自ら設計し、PoCを推進。
・画像モデルの構築だけではなく店舗/工場で使われる
撮影する装置を置く必要、国内、世界の店舗のデータを集約する必要もあるので、
それらを既存システム等と連携したりするアーキテクチャ。
・現在プロトタイプは開発(画像モデル)しているので、チューニング

・Python,C#,C++いずれかの言語での開発経験必須　
・画像認識やセンサーデータの機械学習スキル
・システム設計・アーキテクチャの経験

[ポジション]：AIエンジニア

・機械学習/深層学習の研究/アルゴリズム実装

・大手企業と連携した研究/ソリューション開発、自社プロダクトの開発

・Scipy/Numpy, Scikit-Learn, Pandas, Tensorflow, Keras, Chainer, PyTorchなどのフレームワークを利用した機械学習における実装経験
・機械学習の理論的背景を理解
・機械学習のモデルの理解（線形回帰, アンサンブル学習, 勾配ブースティング, RNN, CNN, GCN, GAN, YOLOなど）
・論文のモデルを実装する能力
・複数のセンサやデバイスを用いたシステムの構築・運用経験
・機械学習を用いたロボット制御システムのインテグレート経験
・高いコミュニケーションスキル（ビジネスレベルの日本語）

・SQL、Pythonが使えること
・機械学習/深層学習/統計学についての基礎的な知識　
・TensorFlowを使える方
・深層学習のライブラリやマネージドサービスを使い、画像分類、物体認識のモデルを作成できるスキル
・深層学習を使った実務経験があり、リリース後にモデルの改善に取り組んだことがある方(半年~1年以上)

画像認識技術に興味があること
画像認識系のプロジェクトリード経験者
TensorFlow, Caffe2, YOLOv3などの経験
（英語）論文を不自由なく読めること